Chủ nhân giải thưởng chính Vinfuture 2024 nhận giải thưởng Nobel Vật Lý 2024
Ngày 11/12, theo thông tin từ Quỹ Vinfuture, Giáo sư Geoffrey E. Hinton (Canada) - Chủ nhân giải thưởng chính Vinfuture (VFP) 2024 vừa được nhận giải thưởng Nobel Vật lý 2024.
Đây là nhà khoa học thứ 5 nhận giải thưởng chính Vinfuture được trao giải Nobel, cho thấy tầm nhìn tiên phong của những nhà sáng lập giải thưởng Vinfuture - Giải thưởng khoa học và công nghệ quốc tế đầu tiên do người Việt Nam khởi xướng, khẳng định được dấu ấn trong cộng đồng khoa học quốc tế chỉ sau 4 năm hoạt động.
Geoffrey Hinton thường được gọi là "bố già học sâu" nhờ đóng góp to lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy.
Đóng góp của Giáo sư Geoffrey E. Hinton cùng 4 nhà khoa học: Yoshua Bengio, Jen-Hsun Huang, Yann LeCun và Fei-Fei Li thúc đẩy sự tiến bộ của học sâu được vinh danh giải chính, trị giá 3 triệu USD (hơn 76 tỷ đồng) của VinFuture 2024.
Hội đồng giải thưởng ghi nhận ông với vai trò lãnh đạo và công trình nghiên cứu nền tảng của ông về kiến trúc mạng nơ-ron. Bài báo xuất bản năm 1986 của ông cùng với David Rumelhart và Ronald Williams đã cho thấy các biểu diễn phân tán trong mạng nơ-ron được huấn luyện bởi thuật toán lan truyền ngược. Phương pháp này đã trở thành công cụ tiêu chuẩn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và tạo ra các tiến bộ trong nhận diện hình ảnh và giọng nói.
Geoffrey E. Hinton, nhà tâm lý học nhận thức và khoa học máy tính người Anh - Canada, được công nhận rộng rãi nhờ nghiên cứu tiên phong về trí tuệ nhân tạo (AI). Sinh ngày 6/12/1947 tại Wimbledon, London, Hinton là hậu duệ của nhà logic học George Boole, người đặt nền móng cho lý thuyết thiết kế mạch số.
Một trong những dự đoán đáng chú ý nhất của Hinton là AI sẽ sớm có thể hiểu và phát ra ngôn ngữ tự nhiên ở cấp độ không thua kém con người. Dự đoán này dựa trên sự tiến bộ nhanh chóng của thuật toán học máy và học tăng cường.
Một lĩnh vực khác trong nghiên cứu của Hinton là học không giám sát, một loại học máy mà thuật toán học hỏi từ dữ liệu chưa dán nhãn. Hầu hết hệ thống AI hiện nay dựa trên học giám sát, trong đó thuật toán được huấn luyện trên một tập dữ liệu dán nhãn lớn. Tuy nhiên, Hinton cho rằng học không giám sát là mấu chốt để AI mô phỏng sát hơn cách con người học hỏi. Ông đang phát triển thuật toán mới dành cho học không giám sát, nhằm tạo ra hệ thống AI có thể học hỏi từ môi trường như một đứa trẻ.